Associations of Prenatal Exposure to Organophosphate Pesticide Metabolites with Gestational Age and Birth Weight
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prenatal exposure to organophosphate (OP) insecticides, a widely used class of pesticides, may be associated with decreased gestational age and lower birth weight. Single nucleotide polymorphisms in paroxanase (PON1) enzyme genotypes may modify the relationships between OP exposure and perinatal outcomes. OBJECTIVE: We examined the relationship of prenatal OP insecticide exposure, measured using urinary dialkyl phosphate (DAP) metabolite concentrations, with gestational age and birth weight. METHODS: We measured the concentrations of six nonspecific DAP metabolites of OP insecticides in two maternal spot urine samples collected in a prospective birth cohort. We performed multivariable regression to examine associations between the sum of six DAP concentrations (ΣDAP) with gestational age and birth weight. We also examined whether these associations differed according to infant PON1(192) and PON1(-108) genotypes. RESULTS: Among 306 mother-infant dyads, a 10-fold increase in ΣDAP concentrations was associated with a decrease in covariate-adjusted gestational age [-0.5 weeks; 95% confidence interval (CI): -0.8, -0.1] and birth weight (-151 g; CI: -287, -16); the decrements in birth weight were attenuated after adjusting for gestational age. The relationship between ΣDAP concentrations and gestational age was stronger for white (-0.7 weeks; CI: -1.1, -0.3) than for black (-0.1 weeks; 95% CI: -0.9, 0.6) newborns. In contrast, there was a greater decrease in birth weight with increasing urinary ΣDAP concentrations for black (-188 g; CI: -395, 19) than for white (-118 g; CI: -296, 60) newborns. Decrements in birth weight and gestational age associated with ΣDAP concentrations were greatest among infants with PON1(192QR) and PON(-108CT) genotypes. CONCLUSIONS: Prenatal urinary ΣDAP concentrations were associated with shortened gestation and reduced birth weight in this cohort, but the effects differed by race/ethnicity and PON1(192/108) genotypes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
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score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».